油田废水BOD5测定中COD估算法与BOD2预报法的对比

通过分析油田废水,对两种快速测定ＢＯＤ５的方法进行了对比分析,得出了各自的适应性方程,并进行了统计检验。     

PSO-SVM模型在化工事故风险预测中的应用研究

为了减少化工事故的发生,提高化工生产过程中事故风险预测的准确性,研究了粒子群优化算法与支持向量机(PSO-SVM)模型在事故风险预测中的应用.首先,统计分析近5年化工生产安全事故致因因素,得出化工事故风险因素统计特征,结合层次分析法,建立化工事故风险预测指标体系并确定各指标因素的权重值;然后,基于MATLAB计算生成的...     

垃圾渗滤液处理工艺改进的研究

针对武进夹山垃圾填埋场渗滤液处理工艺设计及运行过程中存在的问题 ,提出了厌氧与SBR 混凝法相结合的渗滤液处理工艺改进方案。研究表明 :SBR及混凝处理的CODCr最大降解率分别达 4 2 5 %、6 3 0 % ,SBR法正交试验得出的最佳工艺条件是 :曝气时间 30h ,闲置时间 6h ,污泥浓度 5 0mg L ;化学混凝对SBR法处理的出水有较好处理效果 ,其最佳进水pH值应控制在 9 0左右。最后 ,结合填埋场现有的处理工艺及运行现状 ,对处理工艺改进方案进行了讨论。     

我国对大湄公河次区域国家投资与贸易环境影响的估算研究

本文运用改进的IPCC延伸法,将资源环境要素引入投资与贸易核算,将经济价值量引入排放因子,将CO2排放量作为环境影响的一个指标,从国家层面估算投资贸易的环境影响。结果表明:我国对大湄公河次区域国家投资与贸易带来的环境影响,总体利好,各国有差异。     

高温烟气除尘系统改进野风阀使用的建议

分析了野风阀的降温原理及其影响因素,并对其使用提出改进建议。     

新能源场群连锁故障路径的仿真预测方法

新能源场站的大规模集群化接入不仅增加了连锁故障的发生概率,也恶化了故障发生后的电网运行状态。为适应电网运行分析的新要求,以新能源机组和无功补偿装置实际运行工况为依据,研究了一种用于预测新能源场群连锁故障路径的仿真计算方法。通过基于大电网数据的仿真算例分析,得到了某新能源场群在典型约束条件下的详细连锁故障路径。结果表明:基于新能源场站机组实际情况建立的仿真模型更适宜于连锁脱网路径的仿真预测。     

RS-PSO-ELM下腐蚀管道失效压力预测

为提高腐蚀管道失效压力的预测精度并简化其计算过程,提出基于粗糙集(RS)和粒子群算法(PSO)融合极限学习机(ELM)的腐蚀管道失效压力预测模型。通过属性约简提取影响失效压力的关键因素,选用PSO优化ELM的输入权值和隐含层偏差,将归一化的核心指标数据代入计算。结果表明:该模型预测结果与实际值基本一致,与单一ELM模型相比,预测结果的均方差(MSE)降至0.255;与其他蚀管道失效压力评价模型相比,该模型预测结果的绝对误差平均值降至0.32。     

陆地气溶胶细模态比的有效反演算法

提出了基于卫星气溶胶光学厚度(AOD)和恩格指数反演气溶胶细模态比(FMF)的新算法,该算法采用更准确的气溶胶模型,构建了以AOD和FMF为变量的二维查找表。将该算法用于北京和Jaipur两个地区FMF反演,并与AERONET和MODIS的FMF作比较。结果表明,新算法反演的FMF与AERONET的FMF的相关系数为0.656,而MODIS C6与AERONET的FMF相关系数为0.436;以AERONET的FMF为标准,新算法的均方根误差为0.156,低于MODIS C6的均方根误差(0.318);新算法的反演结果中有90%处于±0.4的误差范围内,而MODIS C6的FMF只有57.4%处于该误差范围内。     

基于多元感知信息融合的电抗器故障声纹诊断研究

为提高电抗器故障诊断准确率,提出一种基于多元感知信息融合的诊断方法。方法通过采用PSO(Particle SwarmOptimization)算法优化LSTM(LongShort-TermMemory)网络的神经元个数与dropout值改进LSTM网络,并利用改进LSTM网络对电抗器故障声纹进行分类识别,实现了电抗器故障诊断。仿真结果表明,采用PSO算法改进LSTM网络,可提高LSTM网络的收敛速度和分类识别精度;采用PSO算法改进LSTM网络模型对电抗器故障声纹进行分类识别,可有效诊断额定预紧力松动、单边夹件松动、双边夹件松动等不同类型的电抗器故障,且具有较高的准确率,平均准确率约为98%;相较于SVM、CNN、BP模型以及标准LSTM网络模型,所提PSO算法改进的LSTM网络模型对电抗器故障声纹诊断的准确率更高,具有明显优势。     

提高前向散射型光电感烟探测器性能的算法

以国家科技部973项目中建立的火灾探测应用环境及火灾信息数据库为依据,对目前使用最为广泛的前向散射型光电感烟探测器固有特性的归纳和分析,通过数据挖掘,提出一种切实可行的算法处理技术和智能判断火灾方法,有效提高了现有前向散射型光电感烟探测器的火灾探测及其抗干扰能力。